jDocMunch MCP
MCP-сервер, который достает из документации нужный раздел, а не весь файл: индекс по заголовкам и точное чтение по байтам
- 207 ★ репозитория
- Последний коммит
Минимальный доступ
Почему такой уровень
- Сервер читает локальные файлы документации, которые вы укажете для индексации, и ничего в них не меняет
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add mcp/jdocmunch-mcpОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемМинимальный доступИнструмент ничего не запускает и не ходит в сеть.
- Сервер читает локальные файлы документации, которые вы укажете для индексации, и ничего в них не меняет
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
jDocMunch — MCP-сервер для кодинг-агентов, который извлекает раздел документации, нужный задаче, не загружая файлы целиком в контекст. Набор документов индексируется один раз по иерархии заголовков, дальше агент берет один раздел, поддерево заголовка или ранжированный результат поиска, а текст вынимается по точным смещениям из исходного файла. Единица доступа меняется с файла на раздел. У разделов стабильные идентификаторы, пока не меняются путь, текст и уровень заголовка. Поддерживаются Markdown, RST, AsciiDoc, Jupyter, HTML, OpenAPI и другие форматы, а MDX разбирается с учетом разметки. Индексация локальной папки: `jdocmunch-mcp index-local --path ./docs`. Режим `compact=true` сокращает строку результата поиска на 84 процента по замерам автора.
Для кого. Разработчикам, чьи агенты тратят контекст на целые файлы документации и хотят вынимать только нужный раздел из больших наборов вроде Kubernetes или SciPy.
Подходит, если
- Агенту нужна инструкция по настройке аутентификации, и он берет один раздел вместо чтения десятка файлов
- Большой набор документации индексируется один раз, а запросы идут по ранжированному поиску
- Результат поиска нужен компактным, с коротким отрывком вместо отдельного вызова `get_section`
- Документация лежит в MDX или Jupyter, и разметку нужно разбирать корректно
Не подходит, если
- Нужна коммерческая работа без платной лицензии: коммерческое использование требует отдельной лицензии
- Документация короткая и умещается в один файл: выгода разделов почти нулевая
- Поиск должен идти по смыслу с эмбеддингами: сервер ранжирует по разделам и заголовкам
Пример запроса к агенту
Проиндексируй папку docs, найди раздел про настройку аутентификации и покажи только его, без чтения остальных файловMCP
- Транспорт
- stdio
- Авторизация
- не нужна
Ограничения
Лицензия некоммерческая: личное использование бесплатно, коммерческое требует платной лицензии, условия описаны в разделе Licensing and commercial use. Для запуска нужны Python 3.10 и новее и клиент MCP. Эффект зависит от размера файла: для короткого файла с одним заголовком выигрыш почти нулевой, для набора вроде Kubernetes значительный. Автор признает, что часть запросов в замерах прошла хуже, и записывает их в файлы папки `benchmarks/`. Чтобы агент действительно брал инструменты, нужна одна строка про `jdocmunch_guide` в `CLAUDE.md`.
Как отключить. Удалите сервер из клиента (`claude mcp remove jdocmunch`) и пакет `uv tool uninstall jdocmunch-mcp`. Индекс лежит в локальном хранилище сервера и удаляется вручную.
Частые вопросы
Как подключить jDocMunch к Claude Code?
Командой `claude mcp add -s user jdocmunch -- uvx jdocmunch-mcp`. Установка не нужна, uvx запускает сервер по требованию.
Что делает команда init?
Находит ваши MCP-клиенты, записывает их конфигурации, ставит политику подсказок для работы с документацией и по желанию хуки и индексацию.
Какие форматы поддерживает?
Markdown, RST, AsciiDoc, Jupyter, HTML, OpenAPI и другие, в том числе MDX с учетом разметки.
Сколько токенов экономит?
По замерам автора, на запросе про node-affinity в документации Kubernetes 27 285 токенов. Результат зависит от размера файла, общей цифры у автора нет.
Что дает режим compact=true?
Строка результата поиска сокращается с 1 989 до 319 символов, минус 84 процента, по замеру автора на документации самого репозитория. С `snippet_bytes=200` выходит 431 символ, и отдельный вызов `get_section` не нужен.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
MCP-серверыDocs MCP Server
Grounded Docs MCP Server
Локальный MCP-сервер: индексирует документацию из сайтов, GitHub, npm, PyPI и файлов и дает агенту поиск по нужной версии
Краулер на Go превращает сайты документации в Markdown, а агенту дает офлайн-поиск search_docs и чтение страниц по MCP.
MCP-сервер, который индексирует код через tree-sitter и отдает агенту отдельные функции и классы вместо целых файлов
MCP-сервер Ref: поиск по документации API и библиотек, который отдает агенту только нужные куски страниц
mcpdoc
MCP LLMS-TXT Documentation Server
MCP-сервер от LangChain: отдает агенту документацию из выбранных вами файлов llms.txt с проверяемыми вызовами
Deepwiki MCP
Deepwiki MCP Server
MCP-сервер, который забирает страницы deepwiki.com, чистит их и отдает агенту в Markdown: одним документом или по страницам
Коротко о README
Текст объясняет проблему чтения документации целыми файлами, механизм разбора по заголовкам и стабильные идентификаторы разделов. Дальше четыре замера на Kubernetes, SciPy, LangChain и вики, установка, быстрый старт и условия коммерческой лицензии.